Les chercheurs médicaux veulent déterminer le taux de réussite de la récupération d’une greffe de moelle osseuse comme traitement de la leucémie aiguë. Le rétablissement dépend de facteurs tels que celui du patient Catégorie de risque au moment de la transplantation, son nombre de Stade de la maladie plaquettes et si son nombre de plaquettes est revenu à des niveaux normaux. Catégorie de risque et Stade de la maladie sont des prédicteurs fixes parce qu’ils ne changent pas tout au long de l’étude. Cependant, la numération plaquettaire d’un patient est un prédicteur dépendant du temps, car la numération peut changer pendant le processus de récupération.
Les chercheurs médicaux étudient 137 patients après avoir reçu la greffe et enregistrent le nombre de jours où ils sont exempts de maladie. Un patient n’est pas institué s’il meurt avant que sa numération plaquettaire ne revienne à la normale ou si sa leucémie revient après que sa numération plaquettaire soit revenu à la normale. Une valeur de Oui indique un patient exempt de maladie et est une observation censurée. Une observation censurée est lorsque l’événement ne se produit pas à la fin du temps d’observation.
Les données sont dans le formulaire de processus de comptage, ce qui signifie que plusieurs lignes représentent chaque patient. Chaque ligne décrit un intervalle de temps où les valeurs de toutes les variables sont constantes. Les prédicteurs dépendant du temps changent entre les lignes. Les intervalles commencent juste après l’heure de début et incluent l’heure de fin.
Par exemple, le tableau suivant contient les données pour le patient avec un PIÈCE D’identité de 1. Les valeurs observées de Catégorie de risque et Stade de la maladie sont les mêmes dans chaque ligne parce que ces prédicteurs sont fixes. Étant donné qu’une numération plaquettaire normale peut changer au cours de l’étude, chaque patient a besoin d’une nouvelle rangée de données chaque fois que ce prédicteur change. La première rangée montre que le patient n’avait pas une numération plaquettaire normale dans l’intervalle des 13 premiers jours après la greffe. La deuxième rangée montre que le patient avait une numération plaquettaire normale après le jour 13 jusqu’à la fin de l’étude le jour 2 081.
PIÈCE D’identité | Catégorie de risque | Heure de début | Heure de fin | Exempt de maladie | Plaquettes normales | Stade de la maladie |
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1 | 1 | 0 | 13 | Oui | Non | Normal |
1 | 1 | 13 | 2081 | Oui | Oui | Normal |
Ces données ont été adaptées à partir d’un ensemble de données publiques de Copelan qui se trouve dans Klein et Moeschberger (2003)1.
Tout d’abord, les chercheurs utilisent les tests de qualité d’ajustement pour évaluer l’ajustement global du modèle. Les valeurs de p pour les 3 tests sont inférieures à 0,05, de sorte que les chercheurs concluent que le modèle correspond bien aux données. Ensuite, les chercheurs utilisent le tableau ANOVA pour évaluer l’effet des termes individuels. Les valeurs p pour les 3 termes sont significatives à un niveau de 0,05. Par conséquent, les chercheurs médicaux concluent que la catégorie de risque du patient au moment de la transplantation, son stade pathologique et si son nombre de plaquettes est à des niveaux normaux ont tous un effet statistiquement significatif sur le fait qu’un patient se rétablisse d’une greffe de moelle osseuse.
Les chercheurs utilisent le tableau Risques relatifs pour les prédicteurs catégoriels pour évaluer le risque entre les différents niveaux des prédicteurs. Par exemple, le risque de décès ou de récidive de la leucémie chez les patients avec des plaquettes normales est 0,37 fois inférieur à celui d’un patient sans plaquettes normales. De plus, l’intervalle de confiance montre que le risque réel de décès ou de récidive pour les patients présentant des plaquettes normales pourrait être aussi peu que 0,19 fois ou jusqu’à 0,7 fois moins que le risque pour les patients sans plaquettes normales, au niveau de confiance de 95%. L’intervalle de confiance ne contient pas 1, de sorte que la différence entre le risque de décès ou de récidive chez les patients avec et sans plaquettes normales est statistiquement significative.
Type de modèle de Cox | Formulaire de processus de comptage |
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Codage des prédicteurs de catégorie | (1; 0) |
Ajustement des nombres de même grandeur | Efron |
Lignes non utilisées | 1 |
Unités non tronquées | Unités tronquées | Total | Pourcentage tronqué |
---|---|---|---|
83 | 173 | 256 | 67,58% |
Score de risque | = | 0,0 Catégorie de risque_1 - 0,793 Catégorie de risque_2 - 0,033 Catégorie de risque_3 + 0,0 Plaquettes normales_Non - 1,004 Plaquettes normales_Oui + 0,0 Stade de la maladie_Risque élevé - 0,696 Stade de la maladie_Normal |
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Terme | Coeff | Coef ErT | Valeur de Z | Valeur de p |
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Catégorie de risque | ||||
2 | -0,793 | 0,321 | -2,47 | 0,014 |
3 | -0,033 | 0,325 | -0,10 | 0,919 |
Plaquettes normales | ||||
Oui | -1,004 | 0,332 | -3,02 | 0,003 |
Stade de la maladie | ||||
Normal | -0,696 | 0,275 | -2,53 | 0,011 |
Niveau A | Niveau B | Risque relatif | IC à 95 % |
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Catégorie de risque | |||
2 | 1 | 0,4524 | (0,2409; 0,8495) |
3 | 1 | 0,9673 | (0,5116; 1,8290) |
3 | 2 | 2,1383 | (1,2487; 3,6616) |
Plaquettes normales | |||
Oui | Non | 0,3666 | (0,1912; 0,7029) |
Stade de la maladie | |||
Normal | Risque élevé | 0,4986 | (0,2909; 0,8547) |
Modèle | Log de vraisemblance | R carré | AIC | AICc | BIC |
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Sans termes | -373,30 | — | 746,59 | 746,59 | 746,59 |
Avec termes | -358,60 | 11,47% | 725,20 | 725,71 | 734,88 |
Test | DL | Khi deux | Valeur de p |
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Rapport de vraisemblance | 4 | 29,39 | 0,000 |
Wald | 4 | 32,47 | 0,000 |
Score | 4 | 35,22 | 0,000 |
Test de Wald | |||
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Source | DL | Khi deux | Valeur de p |
Catégorie de risque | 2 | 9,77 | 0,008 |
Plaquettes normales | 1 | 9,13 | 0,003 |
Stade de la maladie | 1 | 6,41 | 0,011 |